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出版者:

作者:于天鹏

出品人:

页数:250

译者:

出版时间:2010-9

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787506465830

丛书系列:

图书标签:

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聚焦深度学习前沿：神经网络结构、优化算法与应用实践 图书简介 本书深入探讨了现代深度学习领域的核心议题，涵盖了从基础理论到尖端研究的广泛内容，旨在为读者提供一套全面、系统且富有实践指导意义的学习路径。我们摒弃了对通用性、浅层次概念的罗列，而是专注于剖析当前驱动人工智能技术突破的关键要素：神经网络的精细化结构设计、高效的优化算法迭代，以及在复杂真实世界场景中的部署与微调策略。 第一部分：深层结构的精妙构建——超越标准网络的拓扑创新 本部分将彻底解构主流深度学习模型的设计哲学，着重于那些提升模型性能、解决特定计算瓶颈的结构性创新。 1.1. 混合专家系统（Mixture-of-Experts, MoE）的结构化稀疏性 我们将详细分析MoE架构如何通过条件计算（Conditional Computation）机制，在不显著增加推理成本的前提下，实现模型容量的指数级增长。内容将涵盖： 门控网络（Gating Network）的设计： 探讨基于路由机制的确定性与随机性路由策略，重点分析如何通过负载均衡损失（Load Balancing Loss）确保专家资源的有效利用，避免“专家坍塌”（Expert Collapse）问题。 稀疏激活与前向传播优化： 深入探讨MoE层在分布式训练环境（如TPU Pods或大型GPU集群）中的高效实现，包括All-to-All通信的优化技术和内存管理策略。 应用场景的深入剖析： 不仅限于大型语言模型（LLMs），还将展示MoE在视觉识别、推荐系统等领域中，处理超高维度特征的潜力与挑战。 1.2. 自注意力机制的迭代演进与线性化尝试 Transformer架构的成功基于其自注意力机制，但其平方复杂度是扩展到超长序列的根本障碍。本章致力于解析如何突破这一瓶颈： 核函数方法与低秩近似： 详细阐述如Performer（基于Favorable Kernel）和Linformer等线性化注意力机制的数学原理，比较它们在保持表达能力与降低计算复杂度之间的权衡。 局部化与稀疏注意力模式： 研究如何通过设计固定的或可学习的注意力掩码（Mask）来引入归纳偏置，例如BigBird和Longformer中采用的滑动窗口、全局/随机注意力组合策略。 循环与状态空间模型（SSMs）的融合： 重点分析Mamba等基于结构化状态空间模型的最新进展，探讨它们如何利用线性递归结构实现对长序列的高效、并行化处理，并将其与传统注意力机制进行性能和效率的对比。 1.3. 神经架构搜索（NAS）的高级策略 本部分不再讨论基础的搜索空间定义，而是聚焦于提升搜索效率和迁移性的高级方法： 性能预测模型（Performance Predictor）： 探讨基于不确定性量化（UQ）和贝叶斯优化来构建快速评估子架构性能的代理模型，减少对昂贵训练运行的依赖。 可微分架构搜索（Differentiable NAS, DARTS）的稳定性改进： 分析原始DARTS中的“架构塌陷”问题，并介绍如Stability-aware NAS（SNAS）等针对梯度冲突和权重共享问题的修正方案。 任务特定与跨任务的权重共享： 研究如何设计搜索空间以确保搜索到的架构在目标下游任务上表现最优，并探索如何在资源受限的环境中利用预训练的权重片段。 第二部分：优化算法的深层调优与收敛性保证 优化器是深度学习训练的“引擎”。本部分旨在揭示主流优化器背后的动态特性、收敛性理论分析以及针对特定训练范式的定制化改进。 2.1. 自适应学习率方法的局限性与修正 Adam、AdaGrad等自适应方法虽流行，但在处理大规模模型和特定任务时常出现泛化性不佳或收敛不稳的问题。 动量与二阶矩估计的解耦： 详细分析Decoupled Weight Decay（例如在AdamW中的应用）如何分离L2正则化和梯度适应性，并探讨其对模型泛化能力的实际影响。 对非凸优化问题的鲁棒性： 比较如LAMB、LARS等大批量（Large Batch）训练优化器如何通过层级自适应（Layer-wise Adaptive Rate Scaling）来维持训练的稳定性，特别是在梯度范数爆炸或消失的区域。 2.2. 动量理论与非凸曲面几何 超越简单的移动平均，本章深入挖掘动量在非凸损失曲面上的作用： 牛顿法与拟牛顿方法的局部应用： 探讨如何利用Hessian矩阵的近似信息（如K-FAC, Shampoo）来加速局部收敛，尤其是在预训练的精调阶段。 SGD的收敛性分析： 针对随机梯度下降（SGD）在鞍点（Saddle Points）附近的逃逸机制，分析动量项如何帮助算法跳出平坦区域，并结合随机性对曲面几何的扰动效应。 2.3. 学习率调度与周期性优化 学习率的动态调整是模型性能的关键杠杆。我们将集中讨论先进的调度策略： 余弦退火（Cosine Annealing）的理论基础： 解释余弦函数如何提供一个平滑且非线性的学习率衰减路径，并分析其在“热启动”（Warmup）阶段的必要性。 基于验证性能的动态调整（ReduceLROnPlateau的替代方案）： 探讨更具前瞻性的调度策略，例如在训练初期动态预测最优的衰减节奏，而非被动响应验证集上的性能停滞。 第三部分：高效部署与泛化能力的提升 深度学习模型的价值体现在其部署和应对未知数据的能力上。本部分关注模型压缩、量化以及提升模型对领域漂移（Domain Shift）的抵抗力。 3.1. 结构化剪枝与知识蒸馏的集成策略 模型压缩不再是简单的移除冗余权重，而是需要结构化思维： 基于敏感度的结构化剪枝： 研究如何通过分析滤波器或通道对输出影响的敏感度，进行更具意义的结构化裁剪，并确保裁剪后的网络能够快速微调恢复性能。 多阶段知识蒸馏（Multi-Stage Distillation）： 探讨如何从多个性能层级不同的教师模型中提取知识，并通过设计更复杂的损失函数（如结合特征图对齐、中间层激活匹配）来训练一个更鲁棒的学生模型。 3.2. 低比特量化与硬件加速的协同设计 将模型部署到边缘设备或低精度计算环境中，需要精细的量化技术： 训练中量化（Quantization-Aware Training, QAT）的细微差别： 重点分析如何精确校准量化误差，尤其是在处理激活函数（如ReLU、Sigmoid）的非线性特性时，以及如何选择合适的比特数（如4-bit, 3-bit）进行权衡。 混合精度训练与稀疏化数据的处理： 探讨如何在不牺牲过多精度的前提下，利用硬件加速器（如Tensor Cores）的混合精度能力，并针对稀疏激活下的量化挑战提出解决方案。 3.3. 领域适应（Domain Adaptation）与对抗鲁棒性 模型必须在数据分布发生变化时保持性能。 无监督领域适应的最新进展： 深入分析基于对抗训练（如Domain-Adversarial Neural Networks, DANN）和基于自监督表征学习（如Contrastive Domain Adaptation）的方法，如何学习领域不变的特征表示。 对抗性训练的有效性与可迁移性： 讨论如何构建更具代表性的对抗样本（如Fast Gradient Sign Method的变种），并评估这些训练方法对模型在真实世界噪声和恶意攻击下的鲁棒性提升程度。 本书内容高度聚焦于深度学习研究和工程实践的最前沿，适合具有扎实线性代数和机器学习基础的工程师、研究人员及高阶学生深入学习和应用。

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